GLAM: Global-Local Variation Awareness in Mamba-based World Model

📄 arXiv: 2501.11949v1 📥 PDF

作者: Qian He, Wenqi Liang, Chunhui Hao, Gan Sun, Jiandong Tian

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-21

💡 一句话要点

GLAM：基于Mamba的世界模型，通过全局-局部变异感知提升样本效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 世界模型 强化学习 Mamba 状态变异 全局-局部感知

📋 核心要点

  1. 现有世界模型推理方法未能有效捕捉状态间的细微变异，限制了推理质量的提升。
  2. GLAM通过GMamba和LMamba并行推理，分别从全局和局部视角感知状态变异，提升预测精度。
  3. 实验表明，GLAM在Atari 100k基准测试中表现优异，验证了其在样本效率方面的优势。

📝 摘要（中文）

该论文提出了一种基于Mamba的世界模型，名为全局-局部变异感知Mamba模型（GLAM），旨在通过感知和预测状态之间的细微变异来提高推理质量，从而提升基于模型的强化学习（MBRL）算法的样本效率。GLAM包含两个基于Mamba的并行推理模块：GMamba和LMamba。GMamba侧重于从全局角度识别输入序列中状态之间的变异模式，并利用这些模式来增强未来状态变异的预测。LMamba则侧重于通过感知相邻状态的变异来推理未知信息，如奖励、终止信号和视觉表征。通过整合两个模块的优势，GLAM能够捕捉环境变化中更高价值的变异，为智能体提供更高效的基于想象的训练。实验结果表明，该方法在Atari 100k基准测试中优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模型的强化学习方法在推理世界模型时，通常直接使用已知的状态序列，忽略了状态之间的细微变异。这种做法无法有效提升推理质量，导致样本效率较低。因此，需要一种能够捕捉状态变异信息的世界模型，从而更准确地预测未来状态，提升强化学习的性能。

核心思路：GLAM的核心思路是通过两个并行的Mamba模块，分别从全局和局部视角感知状态之间的变异。GMamba关注输入序列中状态变异的全局模式，而LMamba关注相邻状态之间的局部变异。通过融合这两个模块的信息，GLAM能够更全面地理解环境的变化，从而更准确地预测未来状态。这种设计模仿了人类从事件发展趋势中推断事件演变的方式。

技术框架：GLAM的整体架构包含两个主要的并行模块：GMamba和LMamba。GMamba负责从全局角度分析状态序列的变异模式，并利用这些模式预测未来状态的变异。LMamba负责从局部角度分析相邻状态之间的变异，用于推理奖励、终止信号和视觉表征等未知信息。这两个模块的输出会被整合，用于最终的状态预测。

关键创新：GLAM的关键创新在于引入了全局-局部变异感知机制，通过两个并行的Mamba模块分别从全局和局部角度捕捉状态之间的变异信息。与现有方法相比，GLAM能够更全面地理解环境的变化，从而更准确地预测未来状态。此外，使用Mamba架构也提升了模型的推理效率。

关键设计：GMamba和LMamba均采用Mamba架构，具体参数设置未知。损失函数的设计目标是最小化预测状态与真实状态之间的差异，同时鼓励模型捕捉状态之间的变异信息。具体损失函数的形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GLAM在Atari 100k基准测试中优于现有方法，证明了其在样本效率方面的优势。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要明确指出GLAM在归一化的人类得分上取得了更好的结果，表明其能够更有效地利用有限的样本进行学习。

🎯 应用场景

GLAM可应用于各种需要高效样本学习的强化学习任务中，例如机器人控制、游戏AI和自动驾驶。通过更准确地预测环境变化，GLAM可以帮助智能体更快地学习到最优策略，降低训练成本，并提升在复杂环境中的适应能力。未来，GLAM有望在更多实际场景中得到应用，推动强化学习技术的发展。

📄 摘要（原文）

Mimicking the real interaction trajectory in the inference of the world model has been shown to improve the sample efficiency of model-based reinforcement learning (MBRL) algorithms. Many methods directly use known state sequences for reasoning. However, this approach fails to enhance the quality of reasoning by capturing the subtle variation between states. Much like how humans infer trends in event development from this variation, in this work, we introduce Global-Local variation Awareness Mamba-based world model (GLAM) that improves reasoning quality by perceiving and predicting variation between states. GLAM comprises two Mambabased parallel reasoning modules, GMamba and LMamba, which focus on perceiving variation from global and local perspectives, respectively, during the reasoning process. GMamba focuses on identifying patterns of variation between states in the input sequence and leverages these patterns to enhance the prediction of future state variation. LMamba emphasizes reasoning about unknown information, such as rewards, termination signals, and visual representations, by perceiving variation in adjacent states. By integrating the strengths of the two modules, GLAM accounts for highervalue variation in environmental changes, providing the agent with more efficient imagination-based training. We demonstrate that our method outperforms existing methods in normalized human scores on the Atari 100k benchmark.